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合理有序推进城镇化进程和发展低碳经济是当前全球许多国家面临的重要难题。研究基于2009—2016年全球118个国家的面板数据,利用STIRPAT模型探究了整体样本及不同等级城镇化水平国家城镇化发展对碳排放效率的影响机理。研究表明:(1)2009—2016年,研究样本碳排放效率的空间分异特征较为明显,碳排放效率较高的国家主要集中在拉丁美洲、欧洲西部及非洲,碳排放效率较低的国家基本位于北美、亚洲及大洋洲;(2)从整体来看,科技创新水平、人均GDP及信息化水平均对碳排放效率提升具有显著促进作用,促进作用大小为人均GDP科技创新水平信息化水平,城镇化水平、工业占比及对外开放度均对碳排放效率提升具有显著抑制作用,抑制作用大小为城镇化水平对外开放度工业占比;(3)分区域来看,不同等级城镇化水平国家各影响因素对碳排放效率的作用效应呈现明显的异质性。基于实证分析结果,研究提出推进绿色城镇化建设、重视科技创新生态价值、优化对外出口贸易结构等政策建议。 相似文献
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高质量的城镇化发展模式是中国实现现代化和低碳绿色发展转型的关键。本文利用1990―2020年世界195个国家（地区）的面板数据,从人口、空间、经济、社会4个维度测度各个国家（地区）的综合城镇化水平,并基于STIRPAT模型和EKC理论对比分析中国及不同收入群体国家城镇化对碳排放的影响机制。研究结果表明：(1)世界各国（地区）的综合城镇化水平整体呈现出增长的趋势,其中亚洲和欧洲地区的提升最为明显,中国的综合城镇化水平则呈现出起步低、速度快的发展趋势。(2)世界各国（地区）的城镇化发展质量正在稳步提升,综合城镇化的发展质量与区域的发展阶段具有密切的相关性,高收入国家（地区）的城镇化发展主要是由经济城镇化和社会城镇化主导的,而低收入国家（地区）城镇化的主导类型则是人口城镇化和空间城镇化,中国的城镇化进程逐渐从以城镇人口带动的“量”转变为协调发展的“质”,但仍与发达国家存在较大差距。(3)高收入、高城镇化和低收入国家（地区）综合城镇化与人均碳排放上存在“倒U型”曲线关系,中低收入、中高城镇化和低城镇化国家（地区）存在“U型”曲线关系,目前中国还处于人均碳排放随着综合城镇化水平的提升而上升的阶段... 相似文献
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基于2000-2018年全国30个省份（港澳台、西藏除外）的面板数据,利用面板回归模型和中介效应模型分析了产业结构升级、全要素能源效率及碳排放之间的关系和影响机制。研究发现：产业结构高级化在不同区域对碳排放均呈现显著的抑制作用,不同区域的抑制强度呈现“西部>中部>东部”的规律;产业结构合理化在不同区域对碳排放的抑制作用差异较大,在中西部地区表现为显著的抑制作用,但在东部地区抑制作用不显著;各区域全要素能源效率的提升对碳排放的抑制作用均较为显著,抑制强度呈现“西部>东部>中部”的规律。进一步通过中介检验发现,不同区域的全要素能源效率在产业结构升级与碳排放的作用中具有部分和完全中介效应,能够促进和加强产业结构升级对碳排放的抑制作用。因此,研究认为产业结构升级和提升全要素能源效率是促进碳减排的有效手段,但单独依赖产业结构升级的碳减排效果并不理想,需与提升全要素能源效率相结合才会对碳减排起到有效的促进作用。 相似文献
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基于1999—2017年省级碳收支核算数据,构建空间计量模型检验影响碳排放公平性的关键因素。结果表明：(1)省域碳排放公平性的区域差异性显著,整体表现为西部地区>中部地区>东部地区;(2)中国省域碳排放公平性存在显著的空间溢出效应,从全国层面看,产业结构、经济发展水平、环境规制对碳排放公平性具有负向空间溢出效应,技术创新则对其具有正向空间溢出效应;从区域层面看,产业结构、城镇化进程、技术创新与对外开放水平对东部地区各省（市）碳排放公平性的空间溢出效应最明显,中部地区各省域的经济发展水平与技术创新对周边地区碳排放公平性有较为显著的正向空间溢出效应,经济发展水平、对外开放程度与环境规制是制约西部地区各省（区、市）碳排放公平性提升及溢出的主要因素。 相似文献
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基于1999—2017年省级碳收支核算数据,构建空间计量模型检验影响碳排放公平性的关键因素。结果表明：(1)省域碳排放公平性的区域差异性显著,整体表现为西部地区>中部地区>东部地区;(2)中国省域碳排放公平性存在显著的空间溢出效应,从全国层面看,产业结构、经济发展水平、环境规制对碳排放公平性具有负向空间溢出效应,技术创新则对其具有正向空间溢出效应;从区域层面看,产业结构、城镇化进程、技术创新与对外开放水平对东部地区各省（市）碳排放公平性的空间溢出效应最明显,中部地区各省域的经济发展水平与技术创新对周边地区碳排放公平性有较为显著的正向空间溢出效应,经济发展水平、对外开放程度与环境规制是制约西部地区各省（区、市）碳排放公平性提升及溢出的主要因素。 相似文献
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本文以1992～2008年的数据为基础,采用经济增长收敛理论,分析了世界206个国家的碳排放量、人均碳排放量和碳排放强度等指标的分布特征,以及178个国家或地区指标的收敛性。研究表明：①世界各国碳排放量、人均碳排放量和碳排放强度差异很大,收入水平越高的国家其碳排放量和人均碳排放量越大;除重债穷国碳排放强度低于高收入国家外,收入水平越高的国家其碳排放强度越低。②世界碳排放强度和人均碳排放量都存在17阶段（年）的σ收敛,而世界各国碳排放量的差距在不断扩大。③全球碳排放量、人均碳排放量和碳排放强度都具有β绝对收敛性。 相似文献
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基于SBM-DEA模型湖南省碳排放效率时空差异及影响因素分析 总被引：6，自引：4，他引：2
以中部湖南省为研究区域,利用超效率SBM-DEA模型与Malmquist指数对2010~2016年湖南省14个市（州）碳排放效率和环境效率进行测度和空间差异分析,结果发现：① 从时间序列演化特征来看,除长沙市、常德市外,湖南省大部分市（州）的碳排放效率和环境效率偏低,纯技术效率的贡献较大,技术效率和规模效率发挥不足,部分地区在2010~2016年间的碳排放效率有所提高,但均低于10%的增长水平;② 从空间格局分布来看,湖南省14市（州）的效率水平差异显著,表现为碳排放效率由中部地区逐步向边缘地区进行转移和提升,而环境效率的波动性较大,整体呈现出“分散-集聚-分散”的趋势。五大能源区域中湘东地区的效率水平较高,其次为湘北地区,湘南地区与湘西地区表现为空间互补型区域,湘中地区的效率水平提升则相对滞后;③ 从影响因素的分析来看,二、三产业的作用效果不显著,生态环境、工业产业集聚和对外依存度对碳排放效率具有负向作用,技术进步则表现出积极的正向影响。最后,提出结合现有的政策引导和技术水平发展,充分发挥好各地区经济规模效应,促进生产要素在区域间的快速流动,推动技术进步成为节能减排的主要驱动等建议。 相似文献
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中国县域碳排放的时空演变及影响因素 总被引：5，自引：1，他引：4
县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。 相似文献
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科学量化并分析黄河流域旅游业碳排放效率及其影响因素，对于推动其旅游经济绿色化发展具有重要意义。基于2000—2019年黄河流域9省区面板数据，利用Super-SBM模型从静态和动态2个视角揭示旅游业碳排放效率的时空演变特征，并通过空间杜宾模型探讨影响黄河流域旅游业碳排放效率的关键因素及其空间溢出效应。结果表明：（1）2000—2019年，黄河流域内旅游业碳排放效率均值呈现先波动上升后下降的趋势，各省区之间的差异不断缩小，空间分布呈现“西低东高”格局。（2）动态效率方面，Malmquist-Luenberger指数和核密度曲线的变化趋势均表明旅游业碳排放效率的极化现象减弱，且技术进步对旅游业碳排放效率变动的贡献更大。（3）影响因素方面，环境规制和城镇化水平在促进当地旅游业碳排放效率的过程中呈现出正向溢出效应；产业结构、对外开放、技术水平和旅游产业集聚对当地和邻地的影响系数均为负；而经济发展水平会抑制旅游业碳排放效率的提升，但对周边地区呈现出显著的正向溢出作用。 相似文献
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中国海洋科技创新效率发展格局演变与类型划分 总被引：2，自引：0，他引：2
科技创新是促进海洋产业发展的新兴驱动力,对提高发展质量至关重要。研究使用SBM超效率模型测度中国沿海11省市（不包括港澳台地区）2006?2014年海洋科技创新效率,结合核密度估计分析其时空分异特征,再从投入规模和创新效率2个维度,划分出海洋科技创新发展类型区。结果表明：① 从效率变化角度来看,2006?2014年间研究区海洋科技创新效率存在小幅增长,但整体效率水平较低,地区之间效率差异先缩小后扩大,最终形成以辽宁、上海、广东三地为主的北、中、南三方向的海洋科技创新发展核心。② 从海洋科技创新投入规模和创新效率双维度综合来看,进一步将沿海地区海洋科技创新发展模式划分成 4种类型：引领区（广东、上海、辽宁）、追赶区（广西）、突破区（天津、山东、福建、江苏、浙江）、落后区（河北、海南）。 相似文献
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以2005-2015年省际面板数据,通过灰色关联度分析、联立方程及情景模拟等研究方法实证研究城市化、技术创新、环境污染的双向作用机制。结果表明：（1）灰色关联度分析显示,我国城市化与产业结构比例和研发经费投入强度存在较强的耦合性;环境污染物排放与GDP、人力资本存量存在较强的关联;对于科技创新水平,中部、西部是与物质资本存量及GDP存在较强关联度,东部是与城市化率、产业结构有较强的关联。（2）联立方程表明,城市化与科技创新有双向反馈作用,科技创新提高1个百分点,城市化提高2.07%,城市化提高1百分点,科技创新水平提高0.14%。西部省份城市化与科技创新出现非匹配,城市化对科技创新助推作用不明显。经济不发达区域物质资本存量对城市化的助推作用比经济发达区域作用更明显。特定区域的污染物而言,EKC曲线不一定成为必然。城市化率提高,环境污染物先增长后降低对特定污染物而言不一定存在,转折点高低与区域的经济发展水平并无必然联系。（3）情景分析的冲击模拟表明,提高研发投入强度对东部、中部污染物减排成效显著,对中部科技创新产出提升作用显著,对中部的城市化促进作用最明显。当前我国在技术创新同时更加关注绿色技术。针对区域发展实际,有针对性地实施差别化的城市化驱动路径。 相似文献
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基于郑州市地铁1号线、2号线周边11个典型社区的居民调查数据,对地铁开通前后居民通勤交通碳排放进行了核算,从职业、收入和距离等方面分析了地铁沿线居民通勤交通碳排放的影响因素,结果表明:(1)地铁1号线开通后人均通勤碳排放减少18%,地铁2号线开通后减少43%;(2)不同职业类型的居民在地铁开通后通勤碳减排比例由高到低依次为教师、公司职员、其他、工人、公务员;(3)居民收入与通勤交通碳排放量成正相关,与地铁开通后的碳减排比例呈负相关;(4)居民通勤碳减排率与居住地到最近地铁站的距离成负相关,地铁开通后距离地铁站为0~1,1~2,2~3 km的小区人均通勤碳排放减少率分别52.76%,41.12%,24.36%。 相似文献
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梳理1992—2018年中亚五国碳排放变化过程,运用碳排放库兹涅茨曲线模拟人均碳排放与人均国内生产总值（GDP）的关系,基于中亚五国人均GDP、工业增加值、研发投入、自华进口中间品和资本品的技术溢出存量等指标,构建面板数据固定效应模型以探究碳排放影响机制。结果表明：（1） 中亚五国碳排放先降后升,各国碳排放的变化率波动较大,其中哈萨克斯坦碳排放占中亚五国碳排放比重最大。（2） 就人均碳排放与人均GDP拟合的碳排放库兹涅茨曲线关系而言,哈萨克斯坦和土库曼斯坦表现为倒N型,乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦和中亚五国表现为N型。（3） 中亚五国自华进口额呈现较快的增长趋势,其中自华进口的中间品和资本品合计约占自华进口总额的3.920%~10.976%,中亚五国整体及各国中间品技术溢出存量均明显大于资本品技术溢出存量。（4） 在影响中亚五国碳排放的诸多因素中,人均GDP和工业增加值占GDP比重的回归系数显著为正,人均GDP、工业增加值占GDP比重每上升1%,碳排放分别增加0.337%和0.343%,研发投入、交互项LnZJit×LnSit（中间品技术溢出存量的自然对数×工业增加值占GDP比重的自然对数）的回归系数显著为负,研发投入每增加1%,碳排放可减少约0.432%,在降低因工业增加值占GDP比重上升导致的碳排放方面,中间品技术溢出存量的影响极小。 相似文献
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城市化对碳排放影响研究进展 总被引：9，自引：3，他引：6
城市化是全球发展的趋势,而城市化进程对温室气体尤其是二氧化碳排放的影响受到学术界的广泛关注.本文在全面系统梳理国内外文献及相关研究成果的基础上,从碳排放研究的起源与发展、研究内容与研究方法等方面对当前国内外研究现状进行了归纳和评述.从中看出:国内外的研究内容主要集中于城市化和碳排放的关系、城市化对碳排放影响的宏观及微观因素,以及城市化对碳排放的作用机理等方面;研究方法以定量分析为主,除基础的IPAT模型、STIRPAT模型之外,时空地理加权回归模型、指数分解、结构分解、多指标面板数据聚类分析等方法也广泛应用.总体而言,城市化进程对碳排放的影响是一个长期且复杂的过程,涉及诸多因素,目前的研究已逐渐深入、研究方法也多有创新,但仍需丰富研究视角、完善研究体系,更好地为城市化发展策略提供科学依据,为低碳城市发展奠定基础. 相似文献
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基于中国30个省级单元人口、能源数据,运用SDA结构分解法,定量测度了1995-2014年居民碳排放的时空特征及影响因素。研究表明：除吉林外,其余各省居民碳排放呈增加态势,且区域分异程度呈现先降后升的变化特点;人均碳排放效率提高是居民碳排放量增加的主要因素,且历年贡献率呈增长趋势,效应高值区主要集中在北部地区;人口规模效应对居民碳排放增加的贡献率呈下降趋势,高值区主要分布于东南部,与胡焕庸线划分的人口密集区趋于一致;人口城镇化变化对居民碳排放变化具有双向效应,负向效应向东南部扩展,正向效应在北部凸起;依据各省差异,将各省划分为碳减排重点区、碳减排关键区、碳减排关注区,针对不同类型应采用差异化的碳减排模式。 相似文献
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基于城镇化的中国县级城市碳排放空间分布特征及影响因素 总被引：2，自引：0，他引：2
论文选择中国1897个县级城市作为研究单元,基于CHRED-online碳排放公开数据库以及县、县级市社会经济统计数据,采用空间自相关分析和地理探测器方法,探究中国县级城市碳排放空间分布格局及人口、经济、土地多维度城镇化水平对碳排放的影响。结果表明：① 中国县级城市碳排放量非均衡性较高,碳排放总量高值地区数量少,但数值较大。② 碳排放总量空间分布主要呈现东高西低格局,高值地区主要集中于东部、中部大城市周边和内蒙古中部、北部地区,呈“簇状”分布结构。人均碳排放强度和经济碳排放强度则呈现北高南低格局,主要聚集于内蒙古中部、北部和新疆青海交界地区。③ 经济和土地城镇化水平的空间异质性对县级城市碳排放总量差异具有较强的解释力,人口城镇化对碳排放总量影响不明显。经济城镇化及土地城镇化各指标之间交互作用对碳排放影响最为剧烈,并呈现非线性增强作用。④ 在分地区差异性比较中,城镇化水平对西部欠发达地区影响作用最为剧烈。在同一指标的解释力和关键影响因素指标的选取方面,东、中、西部地区也存在明显的空间分异特征。应结合高碳排放区域和城镇化影响作用机制,进行差异化控碳路径选择。 相似文献
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开放条件下重庆地区城镇化对土地利用效率的影响及区位差异 总被引：1，自引：0，他引：1
经济开放和城镇化大幅度促进经济增长是中国30年经济持续增长的重要经验。内陆地区经济赶超更加受到人地耦合系统脆弱性的挑战。在对国内外关于城镇化与土地利用关系相关文献述评的基础上,以重庆40个区县为例,通过对其城镇化水平、开放度、技术水平、区位指数及城镇建设用地综合效率进行测算,采用多元回归方法实证分析了重庆40个区县在开放条件下城镇化对土地利用效率的影响及机制。研究发现:区位因素并不像在沿海地区一样对土地利用效率起着显著性作用;土地利用效率的高低严重依赖于物质资本投入密度,而不是人力资本投入密度;极低的人力资本积累和大量缺乏训练的劳动力涌入城市,降低了城市土地利用效率并提高了经济系统的脆弱性;城镇化极为显著地促进了土地利用效率,而开放度的促进作用却不明显,二者并没有形成理论上提升土地利用综合效率的合力。 相似文献
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Spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint based on GWR model in provincial China 总被引：9，自引：4，他引：5
Global warming has been one of the major concerns behind the world’s high-speed economic growth. How to implement the coordinated development of the carbon footprint and the economy will be the core issue of the world’s economic and social development, as well as the heated debate of the research at home and abroad in recent years. Based on the energy consumption, integrated with the “Top-Down” life cycle approach and geographically weighted regression (GWR) model, this paper analyzed the spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint in provincial China in 2010. Firstly, this study calculated the amount of carbon footprint of each province using “Top-Down” life cycle approach and found that there were significant differences of carbon footprint and per capita carbon footprint in provincial China. The provinces with higher carbon footprint, mainly located in northern China, have large economic scales; the provinces with higher per capita carbon footprint are mainly distributed in central cities such as Beijing, Shanghai and energy-rich regions and heavy chemical bases. Secondly, with the aid of GIS and spatial analysis model (GWR model), this paper had unfolded that the expansion of economic scale is the main driver of the rapid growth of carbon footprint. The growth of population and urbanization also acted as promoting factors for the increase of the carbon footprint. Energy structure had no considerable promoting effect for the increase of the carbon footprint. Improving energy efficiency is the most important factor to inhibit the growing carbon footprint. Thirdly, developing low-carbon economies and low-carbon industries, as well as advocating low-carbon city construction and improving carbon efficiency would be the primary approaches to inhibit the rapid growth of carbon footprint. Moderately controlling the economic scale and population size would also be required to alleviate carbon footprint. Meanwhile, environmental protection and construction of low-carbon cities would evoke extensive attention in the process of urbanization. 相似文献